北京创新联合体实践：小米携手YMatrix 破解 3C 智能制造工业大数据“难题”
近日，新京报·贝壳财经在《已组建 27 个创新联合体：在北京，他们为技术攻关“找搭子”》专题中，披露了小米集团牵头的“3C 智能制造创新联合体”在工业数据处理领域的关键突破。其中，国产数据库厂商 YMatrix（北京四维纵横）与小米历时两年联合攻关，成功解决小米智能手机工厂日均 17 亿条数据实时写入与数百张看板秒级查询的极限挑战，为工业级数据底座的国产替代提供了可复制样本。
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小米 3C 智能制造的“数据洪流”挑战
在小米智能手机工厂，高度自动化产线的“高并发、多点位、全天候不停机”运行模式，催生了日均 17 亿条数据的“洪流”——全厂超 1000 台设备，每台设备挂载上千个采集点位，以秒级频率上报压力、温度、电流等时序信号，每秒产生数万条记录。
这些数据不仅需要实时写入存储，更需支撑数百张生产、质量、设备监控看板的秒级查询。早期系统曾因写入卡顿、查询延迟等问题，面临产线停摆的损失”，小米亟需能扛住“数据洪流”的国产数据底座。
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联合攻关：从“极限压测”到“稳定底座”的两年淬炼
2022 年，小米牵头成立“3C 智能制造创新联合体”，汇聚清华大学、中科院软件所等 40 余家高校、科研机构及产业链伙伴，将复杂生产需求拆解为具体课题，在联合体中寻找“解题人”。YMatrix 作为国产数据库厂商，承接了“工业数据底座”的核心课题。
基于小米工厂的真实产线数据，YMatrix 与小米团队展开多轮“极限压力测试”与迭代优化：通过 MatrixGate 直入 DWD 明细层承接高并发写入峰值，MARS3 混合存储引擎优化时序数据存储与压缩，实现写入延迟稳定在两位数毫秒区间；依托“时序分析一体化”架构，将传统“时序库+OLAP 引擎+宽表加工”的多链路模式简化为库内直接分析，避免数据跨引擎流转的性能损耗。经过近两年攻坚，系统不仅扛住了日均 17 亿条数据的写入压力，更实现了核心看板秒级查询，整体稳定性达 99.9%以上。
小米智能制造工业大数据总监梁耀廷评价：“这次合作解决了小米工厂在海量数据写入和实时分析方面的难题。”
四维纵横创始人兼 CEO 姚延栋表示：“在与小米的联合攻关中，我们也在真实生产环境里不断打磨 YMatrix 的能力，进一步提升了产品在智能制造场景下的稳定性和性能。”
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YMatrix “超融合”能力：工业数据底座的核心底气
YMatrix 定位“超融合数据库”，通过多引擎微内核架构，在同一系统中统一支持关系型、时序、JSON、GIS 等多类型数据处理，以标准 SQL 提供跨模型建模与查询能力，为小米工厂沉淀三大核心能力：
可靠时序写入：MatrixGate 专为时序场景优化，应对海量时序数据高并发写入压力；MARS3 存储引擎为时序数据提供更优性能与压缩比，保障写入无堆积、无回压。
更强分析能力：支持远超时序专有数据库的分析功能，覆盖产线监控、告警、BI 报表、大屏等全场景需求，还能通过 PL/Python 实现库内机器学习（如设备预测性维护）。
简洁架构更低成本：一个数据库替代传统“在线库+时序库+分析库”多套系统，大幅简化架构复杂度，降低运维与投资成本。
此次合作不仅解决了小米智能制造的“数据底座”问题，更在真实产线中“淬炼”了 YMatrix 的产品能力。面向智能制造场景沉淀的“可靠时序、灵活分析、简洁架构”能力，已可复制到能源电力、智能网联汽车等更多工业场景，为国产数据库在智能制造领域的应用提供“能落地、可推广”的实践样本。
作为北京创新联合体建设的典型案例，小米 3C 智能制造创新联合体的“解题”模式，正加速推动“企业出题、多方答题”的产学研深度融合。而 YMatrix 的实践，也为国产数据库在工业级场景的规模化应用写下了关键注脚——从实验室到产线，从技术攻坚到生态协同，越来越多像 YMatrix 这样的“解题人”，正为中国智能制造的升级注入新动能。
关于 YMatrix
北京四维纵横数据技术有限公司（YMatrix）成立于 2020年8月，核心成员来自 Oracle、Greenplum 等一线企业，部分成员为 Greenplum 内核代码 的重要贡献者。YMatrix 专注于物联网时代的数据基础设施与“超融合数据库”研发，致力于以一套平台同时满足企业 TP+AP+AI 融合与一体化大型数仓建设需求。
成立以来，YMatrix 已服务 宁德时代、比亚迪、理想汽车、小米、中兴通讯 等多家企业，并在 金融、制造、能源、汽车 等领域形成标杆实践。
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